從數據到智慧

透過結合多領域關鍵技術,從數據中獲取生產智慧,實現高價值生產與創新性管理

物聯網(IoT)

IoT是Internet of Things的縮寫,是網際網路、傳統電信網等資訊承載體,讓所有能行使獨立功能的普通物體實現互聯互通的網路。

IoT技術將現實世界數位化,應用範圍十分廣泛。IoT技術拉近分散的資訊,統整物與物的數位資訊,物聯網的應用領域主要包括以下方面:運輸和物流領域、工業製造、健康醫療領域範圍、智慧型環境(家庭、辦公、工廠)領域、個人和社會領域等,具有十分廣闊的市場和應用前景。

感測器

物聯網中負責偵測環境中目標事件之發生,或關鍵數據之變化,并將此信息通過既定方式傳送出去的裝置。

傳輸方式

物聯網中常用的傳輸方式為有線與無線兩種,無線傳輸又有Bluetooth,ZigBee,LoRa,NB-IoT等。

資料倉儲(Data Warehouse)

資料倉儲是一種資訊系統的資料儲存理論,此理論強調利用某些特殊資料儲存方式,讓所包含的資料,特別有利於分析處理,以產生有價值的資訊並依此作決策。

利用資料倉儲方式所存放的資料,具有一旦存入,便不隨時間而更動的特性,同時存入的資料必定包含時間屬性,通常一個資料倉儲皆會含有大量的歷史性資料,並利用特定分析方式,自其中發掘出特定資訊。

目標導向

以分析數據為目標,故儲存之數據資料皆為已清理統整之後的資料,具有統一、唯一及正確的特性。

功能作用

長期為公司中全體員工提供分析資訊與決策支援,是大數據分析基礎系統。

雲端技術(Could)

雲端計算,是一種基於網際網路的運算、儲存方式,通過這種方式,共用的軟硬體資源和資訊可以按需求提供給電腦各種終端和其他裝置。

SaaS(Software as a Service):將軟體透過租賃給使用者使用以取得營收的營運模式,如應用系統與應用服務等,Google的Gmail就是其中最具知名度的代表。 PaaS(Platform as a Service):透過提供執行環境或者開發環境,讓顧客在其中發展自己的Application或者客製化應用,如Google App Engine。 IaaS(Infrastructure as a Service):一般偏於硬體面,如儲存空間,記憶體容量依需求租用或配置等。

公有雲

由第三方公司所提供的雲端服務,其中的數據資料由第三方公司所管理。

私有雲

完全由公司自身管理的雲端服務,其中的數據資料具有更高的安全性。

人工智慧(AI)

人工智慧(Artificial Intelligence)亦稱機器智慧,指由人製造出來的機器所表現出來的智慧。通常人工智慧是指通過普通電腦程式的手段實現的人類智慧技術。該詞也指出研究這樣的智慧系統是否能夠實現,以及如何實現。同時,人類的無數職業也逐漸被其取代。

AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超越的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力等。目前強人工智慧已經有初步成果,甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水平

機器學習

人工智慧的分支。機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律,並利用規律對未知資料進行預測的演算法。

深度學習

機器學習的分支。一種試圖使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對資料進行高層抽象的演算法(神經網路)。